Pytorch中torch.gather函数的理解

gather函数的含义

本文将本人在学习PyTorch过程中遇到的难以理解的知识点汇总如下，如有错误或者疑问，欢迎大家留言。
刚入门计算机视觉（CV），前段时间简单学习了TensorFlow和PyTorch，但是发现真正要去实现一个项目的时候，对很多函数的理解都不够透彻,撸起代码特别难受，所以最近又开始重新学习PyTorch官方的中文文档，希望可以熟练地掌握每个函数。
首先，我们看官方文档代码：

torch.gather(input, dim, index, out=None) → Tensor

input (Tensor) – 源张量
dim (int) – 索引的轴
index (LongTensor) – 聚合元素的下标
out (Tensor, optional) – 目标张量

>>> t = torch.Tensor([[1,2],[3,4]])
>>> torch.gather(t,1,torch.LongTensor([[0,0],[1,0]])
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4  3
[torch.FloatTensor of size 2x2]

下面，我将对上述的代码进行详细的解析：
首先，我们要看dim=1 or 0，这分别对应不同的维度进行操作，本例中dim=1表示在横向，所以索引就是列号，输出结果的大小与index的大小相同。index的第一行为[0,0]，第一个0索引到第一列即为1，第二个0也索引到第一列即为1；index的第二行为[1,0]，其中1索引到第二列即为4,0索引到第一列即为3，所以最终的结果为：

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希望对大家有帮助！